Python | 熊猫系列 .squeeze()

简介

在 Python 的熊猫（Pandas）库中，.squeeze() 方法用于减少维度。这个方法被应用在熊猫序列（Series）和数据帧（DataFrames）上。

在数据分析过程中，经常需要处理多维数据。.squeeze() 方法可以将单维度的数据结构转换为标量（scalar），以便进一步处理和分析。

语法

Series.squeeze(axis=None)
DataFrame.squeeze(axis=None)

参数:

• axis（可选）：表示进行压缩的轴。

返回值

返回一个列压缩后的熊猫系列（Series）或数据帧（DataFrame）。

示例

压缩熊猫系列（Series）

熊猫系列是一个一维的带标签的数组，如果一个熊猫系列仅包含单个元素，则可以使用.squeeze() 方法将其压缩成标量。

import pandas as pd

data = pd.Series([5])
print(data)

输出:

0    5
dtype: int64

print(data.squeeze())

输出:

5

压缩数据帧（DataFrames）

熊猫数据帧是一个二维的数据结构，包括多个列。使用.squeeze() 方法可以压缩具有单列的数据帧为熊猫系列（Series）。当然，也可以指定压缩的轴。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
print(df)

输出:

   A
0  1
1  2
2  3

print(df.squeeze())

输出:

0    1
1    2
2    3
Name: A, dtype: int64

注意事项

• 如果数据帧（DataFrame）有多列，则无法将其压缩为熊猫系列（Series），除非指定压缩的轴。
• 如果熊猫系列（Series）或数据帧（DataFrames）已经是标量或具有多维度，则不会进行任何更改。
• 如果标量被压缩成标量，返回的结果将是一个标量而不是一个熊猫系列（Series）。

以上就是熊猫系列 .squeeze() 方法的介绍。使用这个方法可以轻松地将维度减少，更方便地处理和分析数据。希望对程序员们有所帮助！